Sistem Kontrol Dan Monitoring Lampu Penerangan Jalan Umum (PJU) Menggunakan Yolo dan Node-red
Control and Monitoring System for Public Street Lighting (PJU) Using Yolo and Node-red
Sistem kontrol dan monitoring penerangan jalan umum (PJU) merupakan teknologi yang penting dalam upaya mengoptimalkan penggunaan energi dan meningkatkan keamanan lingkungan. Tugas akhir meliputi sistem otomatisasi PJU yang menggunakan YOLOv5 sebagai algoritma deteksi manusia dan ESP32 sebagai mikrokontroler untuk mengatur relay 4-channel dalam mengendalikan lampu LED. Sistem ini memanfaatkan web kamera dan kamera Raspberry Pi untuk deteksi real-time, dengan Raspberry Pi 3 sebagai pusat kontrol yang menjalankan YOLOv5 dan Node-RED untuk mengelola alur kerja dan antarmuka pengguna. Penelitian ini adalah penelititan jenis eksperimental yang digunakan untuk menguji hipotesis atau menjawab pertanyaan penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa sistem kontrol dan monitoring PJU berbasis YOLOv5 dan ESP32 ini mampu berfungsi secara efektif dan efisien dalam berbagai kondisi operasional Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem secara otomatis dapat menyesuaikan jumlah lampu yang menyala berdasarkan jumlah orang yang terdeteksi, dengan respon relay yang konsisten selama 1 detik. Sistem deteksi YOLOv5 paling efektif pada jarak hingga 15 meter, dengan akurasi terbaik pada jarak 1-2 meter (93,38%) dan menurun secara signifikan setelah jarak 15 meter. Pada jarak 20 meter, akurasi deteksi hanya mencapai 46,69%. Variasi kondisi pencahayaan tidak mempengaruhi kinerja sistem secara signifikan, dan waktu komputasi rata-rata untuk YOLOv5 adalah 12 detik. Sistem ini juga mampu beroperasi sesuai dengan aturan waktu operasional yang ditetapkan, dengan lampu tetap mati pada siang hari dan menyala sesuai dengan jumlah orang yang terdeteksi pada malam hari.
Kata kunci: Penerangan Jalan Umum, YOLOv5, ESP32, Raspberry Pi, Deteksi Manusia, Node-RED, Sistem Kontrol Otomatis.
Public street lighting (PJU) control and monitoring system is an important technology in an effort to optimize energy use and improve environmental safety. The final project includes a PJU automation system that uses YOLOv5 as a human detection algorithm and ESP32 as a microcontroller to manage 4-channel relays in controlling LED lights. The system utilizes web camera and Raspberry Pi camera for real-time detection, with Raspberry Pi 3 as the control center running YOLOv5 and Node-RED to manage the flow of light. work and user interface. This research is an experimental type of research used to test hypotheses or answer research questions. The conclusion of this research is that this YOLOv5 and ESP32-based PJU control and monitoring system is able to function effectively and efficiently in various operational conditions. The results show that the system can automatically adjust the number of lights on based on the number of people detected, with a consistent relay response for 1 second. The YOLOv5 detection system is most effective at distances up to 15 meters, with the best accuracy at a distance of 1-2 meters (93,38%) and decreasing significantly after 15 meters. At a distance of 20 meters, the detection accuracy only reached 46,69%. Variations in lighting conditions did not significantly affect system performance, and the average computation time for YOLOv5 was 12 seconds. The system is also able to operate according to the set operational time rules, with lights remaining off during the day and on according to the number of people detected at night.
Keywords: Public Street Lighting, YOLOv5, ESP32, Raspberry Pi, Human Detection, Node-RED, Automatic Control System